Google新闻推荐系统
基于非对称属性的SVD推荐算法的研究
基于非对称属性的SVD推荐算法的研究作者：黄浩来源：《电脑知识与技术》2017年第03期摘要：该文在传统的基于奇异值矩阵分解模型（SVD）的基础上提出一种非对称的协同过滤算法，对电影的评分进行预测。
并在Movielens数据集上实验验证，该算法在平均误差方根（RMSE）上比SVD、SVD++的算法更优。
关键词：电影评分预测；SVD；RMSE；矩阵分解中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）03-0079-021 研究背景推荐系统现已广泛应用于很多领域，其中最典型并具有良好的发展和应用前景的领域就是电子商务领域，比如亚马逊（Amazon）、谷歌新闻（Google News）以及国内的淘宝网等知名互联网巨头。
一般来说，个性化推荐是根据用户的特点或购买行为，向用户推荐其感兴趣的信息。
但同时，随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，用户需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。
这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。
为了解决所谓的“信息过载”问题，针对特定每一个用户的个性化推荐系统应景而生。
特别是近几年来，随着学术界对推荐系统的研究热度不断攀升，已经形成了一门相对独立的学科。
1.1 基于电影评分预测的推荐算法当今社会，人们把欣赏电影当成日常娱乐中一种不可或缺的方式。
有很多电影的评分网站允许用户根据其喜好程度对电影进行评分，比如IMDB，豆瓣以及一些提供在线观看的网站。
然而，对于某个用户而言，并不是所有的电影都观看并且评分了。
对这些缺失的评分有很多算法对其进行预测，其中典型的有基于内容的评分预测和协同过滤算法。
2 实验数据集和评价指标2.1 Movielens数据集实验使用Grouplens网站开放给用户的电影评分数据集，其中Movielens 100K数据集包含943个用户对1682部电影的10万条评分记录（评分范围1-5分，每个用户至少对20部电影进行了评分），此数据集的稀疏度为93.7%。
教你怎么样申请谷歌新闻源 Google News
教你怎么样申请谷歌新闻源Google News虽然google退出了中国市场，不过google在中国的影响力仍然不容小觑，如果自己的小站能够进入Google News，成为谷歌新闻源，无论对提高网站流量还是提高网站影响力都有很大的帮助。
只要你能进入Google News成为谷歌新闻源, 无论竞争再强的关键词，都能在第一页看到你的影子。
那我们是否也可以自己打造一个站点，让Google新闻源收录呢?如果成功的话，就代表着以后不再需要为高竞争度的词发愁了。
下面就来教你如何申请成为谷歌新闻源。
因为谷歌新闻源是人工审核的，而且审核政策对网站制定了一些列的要求，下面是谷歌新闻源对网站的一些技术要求：1：域名唯一Google News不会收录你的主域名之外的域名下的内容，比如你的网站域名为，那么请把所有内容放在这个域名下，如果你搞跨站，连接到其他网站，Google News是不会收录的。
2：文章URLGoogle对新闻源网站的文章URL有硬性规定，文章URL三个独立的数字ID 如果只有两个，不会收录;如果是4个，但是类似年份的，比如aricle2006.htm，不予收录!3：谷歌新闻源不收录论坛评论或者其他用户产生内容的功能，但会收录博客内容，也就是说博客网站可以申请谷歌新闻源，但百度是不收录博客作为新闻源的，这一点也说明了谷歌对原创博客的重视。
另外谷歌新闻源不能收录带有框架以及PDF等其他非html格式的网页，如果你的网站是会员站的话，一定要要保证网站内容的公开性，对于那些需要注册才能看的网站，不予收录!了解了谷歌新闻源的要求后接下来就是申请谷歌新闻源了，下面是谷歌新闻源申请步骤：谷歌新闻源申请地址(谷歌新闻源申请只有英文版但也接受非英文站点的申请)：/support/news_pub/bin/request.py?contact_type=s uggest_content谷歌新闻源申请过程会有些内容需要填写的：1：representative of the site，点yes2：How many authors 网站有几个作者(因为谷歌新闻源不接受单作者的网站)，一般选择6-10个3：Contact info 网站联系页面，联系页面的写法可以参考/contactus4：List of authors, 作者介绍页面，输入我们创建的writers页面地址参考/Writers5：Location info 网站空间位置，就是主机位置6：Content Type 网站类型，选择A site7：Your contact info 联系信息，如实填写，并且保持和域名注册人一致8：Subject 标题，可以写Google News Source Application9: Other comments 写一些其他网站的介绍，比如你的网站经验背景等等。
智能推荐系统研究综述
智能推荐系统研究综述陈彬;张荣梅【摘要】随着互联网的飞速发展,出现了信息过载现象,如何从规模庞大的数据之中为用户推荐出其想要的项目是人工智能领域的一个研究热点.本文综述了推荐系统的发展历程,提出了智能推荐系统的结构框架,分析了比较流行的几种智能推荐技术的核心思想及其优缺点,最后分析了智能推荐技术面临的瓶颈和新的挑战.【期刊名称】《河北省科学院学报》【年(卷),期】2018(035)003【总页数】11页(P82-92)【关键词】协同过滤;关联规则;深度学习【作者】陈彬;张荣梅【作者单位】河北经贸大学信息技术学院,河北石家庄 050061;河北经贸大学信息技术学院,河北石家庄 050061【正文语种】中文【中图分类】TP3991 引言随着互联网的飞速发展和大数据时代的到来，数据呈爆发式增长。
这为我们提供了便捷的同时，也给我们带来了一定的困扰，主要体现在：一是数据过载，这就要求提供大量或大容量的存储设备来跟进存储；二是如何在众多数据中找到用户真正有用，真正需要的信息。
数据运用的好就是无限商机，运用的不好那就只能是存储在磁盘上无穷多的“1”和“0”。
如何帮助用户高效地在浩瀚网络资源中找到有用信息，提高效用性价比，便成为亟待解决的问题。
而智能推荐技术为解决此问题开辟了新思路，且引起人们越来越多的关注。
2 智能推荐技术发展简介1995年3月，卡耐基.梅隆大学的RobertArmstrong等人提出了基于用户当前浏览内容的个性化导航系统Web Watcher；斯坦福大学的MarkoBalabanovic等人推出了LIRA推荐系统；8月，麻省理工学院的Henry Lieberman提出了个性化导航智能体Letizia。
1996年，Yahoo推出了个性化入口My Yahoo!。
1997年，AT&T实验室提出了基于协作过滤的个性化推荐系统PHOAKS和Referral Web。
斯坦福大学的MarkoBalabanovic和Yoav Shoham推出了基于内容和合作方式的个性化推荐系统FAB。
谷歌新闻源收录标准
谷歌新闻源收录标准谷歌新闻源收录标准：1. 新闻源必须是企业或组织拥有的：新闻源必须是有注册公司或营业执照的企业或组织拥有，并且企业、组织、团体或社会团体都可以作为其新闻源收录标准。
2. 新闻源必须是可信赖的：为确保新闻内容的可信和准确性，谷歌要求新闻源提供独立、全面、客观、真实的报道。
3. 新闻源必须有稳定的更新：谷歌收集的新闻源必须有规律的发布和更新内容，所发布的新闻报道必须是最新、具有时间性和及时性的。
4. 新闻源必须是网络友好的：谷歌必须确保新闻源的网站结构合理，页面信息丰富，内容易于索引，链接稳定，能提供高质量的新闻读者全文。
5. 新闻源必须是全球视野的：谷歌新闻收录标准对新闻内容没有国别、宗教、政治等取向的限制，要求新闻内容覆盖国内外，涉及国际新闻、国内新闻、社会新闻、娱乐新闻、天气新闻、科技新闻等。
6. 新闻源必须书面表达良好：谷歌要求新闻报道采用清晰、正确、简洁的书面表达方式，禁止用大量术语、模糊表达和复合句破坏新闻报道的完整性。
7. 新闻源必须有独家报道：要求新闻报道必须是独家报道，不能重复传播其他新闻源的内容，以及报道更多的及时新闻，提供有时间性、有价值和有用的信息为主要特点。
以上就是谷歌新闻源收录标准的全部内容，基于上述标准，谷歌能够收集并提供具有高质量、多样性、准确性和最新性的新闻内容。
例如，由新闻源发布的国内、国际、政治、经济、科技、娱乐和气象等各个方面的新闻内容，都能够被谷歌收集收录。
此外，谷歌还要求新闻内容能够迅速更新，保证新闻的准确性和及时性；新闻内容的书面表达应当清晰、简洁，且要求报道必须是独家报道。
通过以上谷歌新闻源收录标准，消费者都能享受获得新闻消息服务，收到高质量、及时准确的新闻报道，提升新闻质量，并为社会遏制假新闻传播和新闻报道中造假等不良行为提供一定保障。
推荐算法介绍
四、写在推荐之前 - 冷启动问题
3、利用内容特征的相似度 如果是要对一个新内容推荐相关的其他内容，那么可以多多利用内 容特征的相似度。
此外，很多系统在建立的时候，既没有用户的行为数据，也没有充
足的物品内容信息来计算物品相似度。在这种情况下，很多系统都利用 专家进行标注。比如个性化网络电台Pandora雇用了一批音乐人对几万 名歌手的歌曲进行各个维度的标注，最终选定了400多个特征。每首歌 都可以标识为一个400维的向量，然后通过常见的向量相似度算法计算 出歌曲的相似度。
确自己的需要，或者他们的需求很难用简单的关键字来表述，又或者他们需要
更加符合他们个人口味和喜好的结果。 正是由于这种信息的爆炸式增长，以及对信息获取的有效性、有针对性的 需求使得推荐系统应运而生。与搜索引擎相对应，大家习惯称之为推荐引擎。
二、为什么需要推荐算法 - Why
推荐系统的主要任务就是联系用户和信息。对用户而言，推荐系统能帮助 用户找到喜欢的物品/服务，帮忙进行决策，发现用户可能喜欢的新事物；对商 家而言，推荐系统可以给用户提供个性化的服务，提高用户信任度和粘性，增 加营收。我们可以通过一组数据了解推荐系统的价值： Netflix：2/3被观看的电影来自推荐； Google新闻：38%的点击量来自推荐；
六、常用推荐算法介绍
基于协同过滤的推荐 在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的 推荐方法。
它的原理就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关
性，或者是发现用户的相关性，然后再基于这些关联性进行推荐。比如你想看一部 电影但不知道看哪部，这时大部分人会问周围的朋友，而我们一般更倾向于从口味 比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
资源自适应的实时新闻推荐系统
ｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｈ ｗ ａ ｅＥ ｇ ｅ ｗｓｓ ｓ ｍ ｏ ｎ ｙｉ ｒ ｖ ｓ ｈ ｅ ｏ ａ ｃ ， ｂ ｔ ｌｏｐ ｏ ｉ ｅ ｅ ｅ ｅ ｃ ｍｍｅ ｄ ｔｏ ｓ ｌ ． ｘ ｅｉ ｍｅ ｔ ｓ ｏ ｔ ｔ ｈ ａ ｌＮｅ ｙ ｔ ｎ ｔ ｌ ｈ ｔ ｅ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｅｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｔ ｆ ｍ ｕ ｓ ｒ ｖ ｄ ｓ ａ ｒ ｗｓ ｅ ｏ ａ ｂ ｎ ｒ ｎ ａｉ ｎｒ ｕ ｔ ｅ ｓ Ｋｅ ｒ ｓ ｒ ｃ ｍｍｅ ｄ ｒｓ ｓｅ ； ｒ ａ ・ ｍ ｅ ｐ ｒｏ ａ ｉｅ ； ｒ ｓ ｕ ｃ — ｄ ｐ ｉ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｅ ｙｗｏ ｄ ： ｅ ｏ ｎ ｅ ｙ ｔｍ ｅ ｌｔ ； ｅ ｓ ｎ ｌ ｄ ｉ ｚ ｅ ｏ ｅ ａ ａ ｔｖ ； ｏ ｔｎ － ｓ ｄ ｒ ｂ
中图法分类号 ：Ｐ ｌ Ｔ ３１
文献标识 码： Ａ
文章编 号 ：００ ０４ ２１）０ ４ ８ ４ １０． ２ （ ０ ２． ８． ７ ０ ４ ０
推荐系统的作用和问题
结构化和非结构化。
元数据之间的结构化的组织（如歌曲的演唱者和演唱者所属的国籍）可以很6.难以明确。
要求用户用几个字词明确表述自己喜好什么样的产品是比较难的，用户的喜好会随着时间变化而改变。
像Google的音乐推荐，对于大部分普通用户而言，那种节奏和音色选择到自己喜好的音乐会比较困难。
推荐系统的意义在于根据用户的历史记录去推测用户的喜好，而不是让用户主动去选择。
7.标签。
用户添加标签是组织数据的手动解决方法，但是也会导致其他问题：非自动化的解决方法会增加用户操作，难以挖掘数据之间的隐形联系。
用户填写标签，由于词语的模糊性会导致标签过多，数据之间的联系会减弱，降低数据之间凝聚力。
用户选择推荐的标签，易于理解的词语会导致数据凝聚力过强，导致数据偏向结构化，不利于用户发现感兴趣的内容。
8.打分机制。
通常是五分制和两分制（喜欢/讨厌），分值越多，用户选择起来越麻烦，需要消除用户评价体系的差异性。
用户协同过滤的内容偏向大众化，可以过滤到低质量的内容，但用户对小众化低分数的内容不一定就不感兴趣。
通过调查问卷的方式，用户会选择每道题，而通过网络非强制性打分，用户不喜欢的内容很有可能不打分或者直接跳到下一个数据。
参考资料：1. 推荐系统的五大问题.《Resys china》2. 个性化推荐系统的研究进展.刘建国，周涛，汪秉宏.《自然科学进展》2009年1月第19卷第1期3. 豆瓣在推荐领域的实践和思考.王守崑4. 从web2.0到推荐引擎2.0.《学而时嘻之》来源：/index.php/archives/1757人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。
基于bert的新闻文本分类系统的设计与实现
基于Bert的新闻文本分类系统的设计与实现一、概述随着互联网的快速发展，信息爆炸式增长，人们获取信息的方式也日益多样化。
新闻作为社会生活中不可或缺的一部分，其重要性不言而喻。
然而，由于新闻数量庞大，传统的手工分类方式已经难以满足日益增长的分类需求。
设计一个高效、准确的新闻文本分类系统显得尤为重要。
二、Bert模型介绍Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。
Bert通过对大型语料库进行无监督的训练，学习了丰富的语言表示，使得它在众多自然语言处理任务中取得了优异的表现。
由于Bert模型具有强大的上下文理解能力和良好的泛化性能，因此在文本分类任务中表现突出。
三、新闻文本分类系统的设计1. 数据收集为了构建一个有效的新闻文本分类系统，首先需要搜集包括多个领域的新闻数据。
通过爬虫技术，从各大新闻全球信息站和新闻客户端中获取新闻文本数据，并进行去重和预处理。
2. 数据预处理对于获取到的新闻文本数据，需要进行文本清洗、分词、去停用词等预处理工作，以便于后续的特征提取和模型训练。
3. 特征提取在特征提取阶段，可以采用Bert模型对文本进行表示，得到文本的向量化表示。
通过这种表示方法，可以保留更多的语义信息，提高分类系统的准确度。
4. 模型训练选择适合Bert模型特点的分类模型，如基于Bert模型的Fine-tuning方法，对特征提取的结果进行训练，以构建出一个高效的分类模型。
5. 系统集成将特征提取和模型训练等步骤集成到一个完整的系统中，实现文本分类的自动化处理和结果输出。
四、新闻文本分类系统的实现1. 数据收集与预处理对于数据的收集工作，可以利用Python语言编写爬虫程序，从多个新闻源全球信息站获取新闻文本数据，并对文本数据进行去重和规范化处理。
推荐系统的应用领域(六)
推荐系统的应用领域随着互联网和电子商务的不断发展，推荐系统因其能够提供个性化推荐服务而逐渐受到人们的关注和重视。
推荐系统已经广泛应用于各个领域，包括电子商务、社交媒体、音乐、电影和新闻等。
本文将探讨一些推荐系统在不同领域的应用案例。
1. 电子商务领域电子商务是目前推荐系统应用最广泛的领域之一。
通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和兴趣偏好，推荐系统可以将个性化商品推荐给用户，提高用户购买效率和满意度。
例如，亚马逊的推荐系统根据用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐相似或可能感兴趣的商品。
淘宝的推荐系统也利用用户的购买和评价历史，为用户推荐个性化的商品和优惠活动。
2. 社交媒体领域社交媒体平台如Facebook和Twitter已经成为人们获取信息和社交交流的重要渠道。
推荐系统在社交媒体领域的应用主要体现在个性化内容推荐和社交关系建议上。
推荐系统可以根据用户的兴趣和关注的人来推荐感兴趣的内容，增加用户的互动和参与度。
例如，Facebook利用推荐系统为用户推荐可能感兴趣的朋友、文章和页面。
Twitter的推荐系统则根据用户的关注列表和兴趣，为用户推荐推文和话题。
3. 音乐领域音乐推荐系统可以根据用户的音乐偏好和历史播放记录，为用户推荐他们可能喜欢的音乐。
例如，Spotify就运用了推荐系统来为用户推荐个性化的音乐歌单和艺人。
推荐系统还可以根据用户的听歌历史和好友的音乐品味，为用户推荐适合的音乐活动和演唱会。
4. 电影领域在电影领域，推荐系统可以根据用户的电影历史评分和浏览记录，为用户推荐个性化的电影。
例如，Netflix的推荐系统可以根据用户的观影历史，为用户推荐可能感兴趣的电影或电视剧。
推荐系统还可以根据用户的喜好，为用户推荐相关的电影资讯和影评。
5. 新闻领域针对用户的新闻阅读习惯和兴趣，推荐系统可以为用户推荐个性化的新闻内容。
例如，今日头条的推荐系统会根据用户的新闻偏好和点击历史，为用户提供感兴趣的新闻推荐。
构建基于ChatGPT的智能新闻推荐系统的步骤解析
构建基于ChatGPT的智能新闻推荐系统的步骤解析一、引言当今互联网时代，新闻信息数量庞大且多样化，如何为用户提供个性化、精准的新闻推荐成为了一个重要问题。
而基于ChatGPT的智能新闻推荐系统能够通过对用户兴趣和需求进行深度学习，实现更加个性化的新闻推荐。
本文将分析构建这样一个系统的步骤和关键技术。
二、数据采集与预处理构建一个智能新闻推荐系统首先需要收集大量的新闻数据作为训练集。
可以选择从各大新闻网站抓取文章，也可以选择购买第三方提供的新闻数据。
拥有多样性的数据对系统的性能至关重要。
采集到的数据需要进行预处理，包括清洗数据、分词、去除停用词等。
这些步骤能够提高模型的训练效果，并为后续的特征提取做准备。
三、用户兴趣建模用户兴趣建模是智能新闻推荐系统的核心。
ChatGPT可以作为一个聊天机器人，能够与用户进行交互，从而获取用户的兴趣和需求。
在交互的过程中，ChatGPT可以根据用户的提问，解析出用户的关键兴趣词汇，并将其编码为特征向量，进而表示用户的兴趣。
这些兴趣向量可以用来衡量用户对不同新闻主题的偏好程度。
四、新闻特征提取在构建智能新闻推荐系统中，新闻特征的提取是非常重要的一环。
可以通过使用自然语言处理技术，从每篇新闻文章中提取相关特征，如词频、TF-IDF值等。
除此之外，还可以采用深度学习的方法，例如使用卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）从文本中提取更高层次的语义特征。
这些特征能够更好地描述新闻的内容和风格，从而帮助系统更好地理解用户的需求。
五、特征匹配与排序特征匹配与排序是智能新闻推荐系统中的关键环节。
通过将用户的兴趣向量与新闻的特征进行匹配，可以计算用户对每篇新闻的兴趣程度。
然后，可以根据用户的兴趣程度对新闻进行排序，将最相关的新闻推荐给用户。
常用的排序算法包括基于规则的排序、协同过滤和基于机器学习的排序。
这些算法可以根据用户的历史行为和其他用户的行为进行推理，帮助系统更好地理解用户的喜好和关注点。
基于知识图谱的推荐系统设计与实现
基于知识图谱的推荐系统设计与实现一、引言伴随着互联网技术的飞速发展，推荐系统成为电商、社交、新闻、音乐等领域广泛应用的重要技术之一。
推荐系统作为一种信息过载问题的解决方案，旨在为用户提供个性化的推荐服务。
而基于知识图谱的推荐系统作为一种新的推荐技术，在提升推荐效果、解决冷启动等问题方面具有一定的优势，因此在实践中得到了广泛应用。
本文将介绍基于知识图谱的推荐系统设计与实现。
二、基于知识图谱的推荐系统概述1. 知识图谱简介知识图谱是Google在2012年提出的概念，是一种语义图谱，是一种结构化、语义化的数据描述方式，用于描述现实世界中的各种实体及其关系。
知识图谱的核心是实体和实体之间的关系，通过这种关系的描述，可以形成一个复杂的知识体系。
2. 基于知识图谱的推荐系统基于知识图谱的推荐系统是指利用知识图谱中实体之间的关系，来进行用户、物品之间的关联度计算和推荐的过程。
与传统的推荐系统相比，基于知识图谱的推荐系统有以下优势：（1）解决冷启动问题。
基于知识图谱的推荐系统可以利用知识图谱中的实体和关系，来进行相关度计算，从而为新用户和新物品进行推荐。
（2）提升推荐的准确度。
知识图谱中的实体之间的关系可以提供更为全面和准确的信息，从而使推荐的精度和可靠性更高。
（3）支持推荐的解释和可视化。
知识图谱可以以图谱的形式呈现，可以支持用户对推荐结果的解释和可视化。
三、基于知识图谱的推荐系统设计1. 数据收集和处理基于知识图谱的推荐系统的数据来源可以是多种，如用户行为数据、物品属性数据等。
在进行数据收集和处理时，需要将数据整合为知识图谱的格式，即实体和实体之间的关系。
2. 知识图谱构建和维护知识图谱的构建需要进行实体抽取、关系抽取和实体对齐等步骤，实体和关系的构建需要对领域专业知识进行理解和建模化。
同时，为了提高推荐效果和可扩展性，知识图谱的维护也是必不可少的。
3. 推荐算法基于知识图谱的推荐系统的推荐算法可以借鉴传统的协同过滤算法和基于内容的推荐算法，同时需要结合知识图谱中实体之间的关系，进行关联度计算和推荐结果生成。
新闻推荐系统中的“信息茧房问题议题综述与解决思路
中文文献的参阅依循各文献之间的引文网络，在CNKI中选取以下相关关键字按学科分组、以“主题”为搜索条件，选取本世纪至今（2001—2022）被引较多或影响因子较高的文献进行梳理。
选取学科分组：新闻与传媒、图书情报与数字图书馆、计算机软件及计算机应用。
主要使用的关键字包括：“信息茧房”“信息窄化”“群体极化”“回音室效应”“个性化推荐”等。涉及其他关键字包括：“推荐算法”“社会化推荐系统”“信息偶遇”等。
英文文献搜索中，在webofcience平台中使用关键字Echochamber在SSCI索引下搜索，从2001年至2022年3月3日，共得到106条文献。
这种“被包裹”的恐慌，是美国学者桑斯坦在其2006年出版的著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》一书中提出“信息茧房”（InformationCocoon）概念的现实诠释。书中他所描述“信息茧房”由“个人日报”形式呈现。人们可以借助网络平台和技术工具在海量的信息中随意选择自己关注的话题，完全根据自己的喜好定制报纸和杂志，即一种完全个人化的阅读[2]。同时桑斯坦指出，在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧
房”中。
桑斯坦对此概念阐述的主体是用户，侧重描述基于用户选择的阅读个性化。而推荐系统的设计意图描述则更侧重信息分发者针对用户个体进行的点对点的传播个性化。
但这两层含义并不是相对立的关系，而是存在叠合的交集，这是因为推荐系统个性化传播决策的执行极大依赖着基于用户浏览行为的日志数据。这一点将会结合新闻在推荐系统情境中“创作，发布/
关键词信息茧房；回音室效应；个性化推荐；推荐系统
基于知识图谱的社交媒体推荐系统设计
基于知识图谱的社交媒体推荐系统设计随着社交媒体对人们生活的影响越来越大，社交媒体推荐系统的重要性也越来越突出。
而基于知识图谱的社交媒体推荐系统已经成为了研究的热点。
本文将从知识图谱和社交媒体推荐两个方面来阐述基于知识图谱的社交媒体推荐系统的设计。
一、知识图谱知识图谱是由Google提出的概念。
它是一种基于语义的知识结构，将实体、属性和关系描述为节点，而将节点之间的关系描述为边，从而形成一张图谱。
在知识图谱中，节点和边都可以具有多重属性，能够很好地表达实体间的关系和属性。
知识图谱不仅可以用于知识表示和知识推理，还可以在自然语言处理、搜索引擎、社交网络等领域应用。
其中，在社交网络中应用知识图谱，可以将用户、社群和媒体互动关系等信息都综合起来，以更加精准地推荐合适的信息。
二、社交媒体推荐系统社交媒体推荐系统的目的是根据用户的兴趣、偏好和行为，将符合这些条件的信息推荐给用户。
一般来说，社交媒体推荐系统主要包括以下几个模块：数据采集、数据预处理、用户画像、推荐算法和推荐评估等。
数据采集是推荐系统的基础，主要采集社交媒体中的用户信息、媒体信息和用户与媒体的互动信息等。
数据预处理则是将数据进行清洗、转化和集成，以便后续的分析和推荐。
用户画像则是描述用户的兴趣、偏好和行为等方面，一般使用文本挖掘和机器学习等技术。
推荐算法则是根据用户画像和媒体信息等进行推荐的核心部分，其中包括协同过滤、内容推荐和混合推荐等算法。
推荐评估则是对推荐结果进行评估和优化。
三、基于知识图谱的社交媒体推荐系统设计基于知识图谱的社交媒体推荐系统可以将知识图谱应用于推荐算法和用户画像等方面。
一方面，知识图谱可以通过不同实体之间的关系和属性来推荐媒体信息。
例如，根据用户浏览的新闻、评论和分享等信息，可以建立用户和新闻之间的互动关系。
同时，通过知识图谱中媒体之间的关系和属性，可以将相似度高的媒体推荐给用户。
另外，基于知识图谱的推荐系统还可以利用多模态信息，例如图像、视频和语音等，对媒体进行完整的建模，从而提高推荐的精准度。
新闻推荐系统基本流程
新闻推荐系统基本流程近期参加了DataWhale组织的组队学习，加⼊了其中的新闻推荐系统的学习，专门开了⼀个分类来记录学习的过程！项⽬地址：。
先给出整个新闻推荐系统的框架：可以很清楚地看到，整个系统被划分成两个部分：offline，online。
offlineoffline部分主要包含：新闻物料的爬取物料画像处理⽤户画像更新⽣成推荐页列表⽣成热门页列表新闻物料的爬取每天23点爬取新浪新闻当天的新闻数据，因为晚上的物料更多⼀些。
爬取的新闻物料存⼊MongoDB数据库中。
爬取的过程：每天定时从新浪新闻上⾯爬取当天的新闻，并将新闻存⼊到mongodb数据库中爬取新闻是⼀个增量的过程，每天只爬取当天的新闻新闻爬取的时候需要提前之前物料池中的所有物料的标题给存下来⽤来去重物料画像处理这⼀部分将爬取到的新闻物料放⼊物料池，并对物料池（包括之前已经在物料池的新闻）中的物料进⾏画像（包括新闻的静态特征，以及动态特征，如点赞数等）处理。
主要过程：将爬取的新闻原始数据处理成画像数据将处理好的特征画像中需要展⽰的数据放到redis中⽤户画像更新更新注册了的⽤户的画像（存放在MongoDB中），画像特征有：基本属性特征，如⽤户名、性别、城市等动态特征：历史喜欢最多的Top3的新闻类别、历史喜欢新闻的Top3的关键词、⽤户喜欢新闻的平均热度、⽤户15天内喜欢的新闻数量关于物料的离线部分到此为⽌，接下来就是离线⽣成展⽰内容了，先看⼀下本项⽬中的新闻推荐系统的界⾯：从上⾯可以看出，每个⽤户登陆后会有两个列表：⼀个是推荐列表、⼀个是热门列表。
推荐列表是“千⼈千⾯”的，每个⽤户的推荐列表都是不⼀样的，注意在离线部分，会为每个⽤户⽣成推荐列表（新⽤户则根据冷启动⽅法⽣成，⽼⽤户则按照推荐算法⽣成）在离线部分，热门列表是事先⽣成好的。
离线部分会对物料池中新闻（并不是所有新闻，⼆⼗经过过滤后的新闻，⽐如最近10天内的新闻）计算热度值，再排序得到⼀个热门新闻列表，这个列表作为每个⽤户热门列表的模板（这⾥说它是“模板”是因为每个⽤户的热门列表是不⼀样的，“模板”作为⽤户的初始热门列表，当给⽤户曝光时，还需要去除⽤户已经看过的新闻）所谓热门页，就是对于每篇⽂章，会根据它的发布时间，⽤户对它的⾏为记录(获得的点赞数，收藏数和阅读数)去计算该⽂章的热度信息，然后根据热度值进⾏排序得到，所以计算⽂章的热门记录，只需要⽂章画像的动静态信息即可，天级更新。
Google News 产品调研分析
Google News产品分析一、前言本文试图通过对Google News的版本迭代历程分析、用户分析、功能分析及数据表现来回答一下几个问题：1）Google News的产品定位？2）Google News的产品设计中有哪些亮点和策略？3）产品以后的迭代方向？本文所有数据均来自互联网，由于数据来源有限及个人能力所限，观点仅做抛砖引玉。
二、产品定位产品定位主要围绕以下几个方面展开：1）产品概述及发展历程2）产品理念3）用户分析2.1 产品概述及发展历程2.1.1 Google News在新闻产业链的布局提供60个国家地区版本、个性化的新闻栏目（例如：“好莱坞”、“NASA”、“时尚”或任何自己喜欢的主题），可以随心调整显示布局，打造最合自己心意的新闻浏览体验，点按某条报道后可以浏览更多深度见解，包括深入报道、观点和本地观点。
其中Google News Publisher Center允许新闻源网站更新站点细节，包括更改网站名称和标签；在原始网站结构更改后，更改相应的链接等等。
虽然这个工具的推出看似平淡无奇，但却意义重大。
现实就是作为全球占统治地位的搜索引擎，如果Google中的信息出现错误，出版商很难有什么手段去进行纠正。
这个问题不是说拿起电话，打给Google代表就能解决。
2.1.2产品版本的迭代上图为Google News历史版本排名总榜，可以看出GoogleNews在总榜单中并不占优势，最高排名亦在100之外。
尤其是到2015年6月后到了历史新低。
2015年，Google News一共发了13个版本，平均年每个月1个版本。
上图看出，Google News虽然不在总榜占优势，但是在News频道中，一直在20名徘徊。
且每次版本发布都会造成排名波动。
2.2 产品理念以上四图是Appstore 下载页面截图，主要突出表现：头条、频道、聚合、摘要。
-Your comprehensive and personalized view of headline stories and local news & weather.-综览头条新闻报道和本地新闻与天气信息，畅享个性化体验-Coverage from 65,000 publications 覆盖65,000家新闻媒体-Simple swipe-access to categories such as T op Stories, Technology, Sports & Weather-只需轻轻滑动，就能纵览“焦点新闻”、“科技”、“体育”、“天气”等各类栏目-Tune your layout with any of 60 country-specific editions and personalized news sections such as ‘Hollywood’, ‘NASA’, ‘Fashion’, or anything else that catches your fancy-提供60个国家/地区版本、主屏幕小部件和个性化的新闻栏目（例如：“好莱坞”、“NASA”、“时尚”或任何自己喜欢的主题），让您随心调整显示布局，打造最合自己心意的新闻浏览体验-Tap any story for a deep selection of viewpoints, including in-depth articles, Opinion, and local perspectives-点按某条报道后可以浏览更多深度见解，包括深入报道、观点和本地观点三、产品设计本部分主要就Google News的核心功能进行分析，主要分三个方面：信息设计、业务主流程、交互设计。
搞懂推荐系统中的评价指标NDCG（CG、DCG、IDCG）
搞懂推荐系统中的评价指标NDCG（CG、DCG、IDCG）这些指标都是衡量搜索引擎算法的指标。
搜索引擎⼀般采⽤PI（peritem）的⽅式进⾏评测，简单地说就是逐条对搜索结果进⾏分等级的打分。
假设我们现在在Google上搜索⼀个词，然后得到5个结果。
我们对这些结果进⾏3个等级的区分：Good（好）、Fair（⼀般）、Bad（差），然后赋予他们分值分别为3、2、1，下⾯我们举例⼦按照此评级来。
CG(Cumulative Gain)累计收益CG就是DCG的前⾝，它不考虑在搜索结果的位置信息，只考虑搜索结果列表中所有结果的等级对应得分的总和。
如过搜索结果列表有P个结果，CG形式化定义为：CG_P=\sum_{i=1}^{P}rel_{i}rel_i是第i位结果的得分。
举个例⼦来说，假设我搜索得到了5个结果，按照前⾯提到的评级标准，结果可以表⽰为：3、2 、1 、3、 2。
那么，CG就等于这些结果评级值的累和。
即，CG=3+2+1+3+2=11。
在假设，另外⼀个模型，也得到了了五个结果，表⽰为：3、2 、3、2 、1。
则CG也为11（CG=3+3+2+2+1）。
所以，通过上述的例⼦，可以看到CG的统计并不能影响到搜索结果的排序，CG得分⾼只能说明这个结果页⾯总体的质量⽐较⾼，⽽并不能说明这个算法做的排序好或差。
根据我们多年使⽤搜索引擎的经验来讲，什么是好的排序？我们希望好的结果排在前⾯，⽽不好的结果排在后⾯。
也就是上⾯举例中的第⼆个模型得到的结果（3、3 、2、2 、1）应该要⽐第⼀种好。
此时，我们需要⼀个指标来区分这两者的区别。
DCG说“我可以”。
细⼼的⼩伙伴可能想问，我把上⾯的例⼦中第⼀个结果排个顺序不就好了么？啊，其实不是这样的。
我们模型得到的结果可能已经按照模型算出的分值排好序了。
可以对上⾯的五个结果进⾏标号，⽐如模型选出来的是：A、D、E、G、F这五个结果，⽽且算出的分值分别是：5/4/3/2/1（这⾥纯粹为了排序，跟上⾯的评级数字⽆关）。
基于互联网的新闻推荐系统研究
基于互联网的新闻推荐系统研究互联网的发展速度越来越快，每天都有海量的信息涌现，为了更好地满足人们的需求，新闻推荐系统应运而生。
基于互联网的新闻推荐系统是指通过计算机技术，向用户自动推荐与其兴趣相关的新闻或文章。
该系统可以充分利用用户的历史点击记录、搜索关键词以及用户个人信息等数据，发掘用户真正感兴趣的内容，为用户提供更为精准、个性化的智能化服务。
1.发展历程新闻推荐系统的发展历程可以追溯到20世纪80年代，随着计算机技术的不断发展，推荐系统开始涌现。
经过多年的不断探索和发展，新闻推荐系统也逐渐成为互联网领域里一个备受关注的热点。
2006年，Google公司首次推出自己的新闻推荐系统Google News，其算法可以通过分析新闻网站的RSS订阅信息，智能化地综合、排序和推荐新闻。
之后，在新浪、搜狐等国内网站的积极探索下，新闻推荐系统也逐渐得到广泛应用。
2.技术原理新闻推荐系统可以通过以下几种技术原理实现：（1）内容分析技术：通过NLP（Natural Language Processing自然语言处理）技术，对新闻内容进行深度分析，挖掘新闻内涵，将其映射到用户兴趣语境下，给出合适的推荐。
（2）协同过滤技术：通过对用户的个性化兴趣、浏览历史记录等信息进行协同分析和挖掘，为用户推荐行为相似的其他用户感兴趣的新闻文章。
（3）基于用户行为的推荐技术：通过在用户访问网站时，收集用户行为和兴趣数据，分析用户喜欢的新闻话题，来实现精准推荐。
3.发展趋势目前，基于互联网的新闻推荐系统的发展趋势主要体现在以下两个方面：（1）多维度的数据分析：随着互联网应用的不断升级，新闻推荐系统的数据分析也变得更加丰富和复杂。
除了传统的用户信息、兴趣标签等，还可以结合用户社交数据、地理位置等多维度数据，从不同视角为用户进行新闻推荐。
（2）AI技术应用：AI技术的快速发展将为新闻推荐系统的发展带来更多的机遇。
比如，使用深度学习技术，将用户的行为和兴趣数据作为输入，构建用户个性化新闻推荐模型，利用神经网络模型自主学习，为用户提供更精准、智能化的新闻推荐。
Google新闻增加自定义功能
Google新闻增加自定义功能
佚名
【期刊名称】《网络传播》
【年(卷),期】2005(000)004
【摘要】Google公司于3月11日宣布，新闻搜索站点Google News开始测试新加入的新闻定制功能。
在此之前．两大对手雅虎公司和微软公司MSN站点为用户增加了可定制个性化首页的功能：Google新闻定制功能的推出，表明Google 再次向这两大搜索竞争对手发起了进攻。
【总页数】1页(P9)
【正文语种】中文
【中图分类】G210
【相关文献】
1.如何在Maplnfo软件中增加自定义的地图投影 [J], 苏旭明
2.运用史料链接增加新闻厚度——试论巧用史料增加新闻可读性 [J], 李梅
3.国内交通科技成果:Google地图增加交通流量预测新功能 [J], 苏鑫
4.Google AdWords新界面发布增加多项新功能 [J],
5.Google新闻增加个性化新闻跟踪功能 [J],
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Google新闻推荐系统
Personalized News Recommendation Based on Click Behavior
Google新闻推荐
We combine the information filtering mechanism using learned user profiles with an existing collaborative filtering mechanism to generate personalized news recommendations.
基于点击日志分析，构建贝叶斯框架，预测用户兴趣，探索新闻趋势
用户兴趣随着时间变化，并且和新闻事件的整体趋势一致
We found that their interests do vary over time but follow the aggregate trend of news events.
文章解决三个问题：
分析海量日志中用户兴趣的一致性
基于用户点击日志（用户的真实兴趣和新闻事件趋势），预测用户新闻事件兴趣
结合信息过滤和协同过滤方法改进推荐精准度
以前的google新闻推荐基于协同过滤方法，存在两个问题。
冷启动：新闻推荐存在及时性问题，需要不断更新，协同过滤需要经过很长的时间收集用户点击日志数据，从而产生推荐
the system cannot recommend stories that have not yet been read by other users For news recommendations, this is a serious
problem, as news service websites strive to present the most updated information to users in a timely manner
用户之间的兴趣是不同的：not all users are equal to each other, and the collaborative filtering method may not account for the individual variability between users。
譬如娱乐新闻一般都比较流行，因此那些没有点击娱乐新闻的用户，也会产生推荐。
The reason is
that entertainment news stories are generally very popular
为了解决这两个问题，需要构建用户画像信息user profile，描述用户的真实兴趣，从而过滤掉那些用户不感兴趣的新闻，譬如上面提到的那些流行的娱乐新闻。
The short-term interest usually is related to hot news events and changes quickly. In contrast, long term interest often reflects actual
user interest.
1用户兴趣日志分析
假设条件：The basic assumption of personalization is that users have reasonably consistent interests
数据集
We examine the anonymized click logs of those Google News users who were signed into their Google account and explicitly enabled history tracking over 14-month period, from 2007/7/1 to 2008/6/30. From users who made at least 10 clicks per month in that period, we randomly sampled 16,848 users. These users are from more than 10 different countries and regions.
点击分布
主题分类：C = {c1, c2 ,..., cn}
Ni表示用户u在t月份在类别i上的新闻点击次数，Ntotal表示该时间内总的点击次数基于时间的用户兴趣变化
Comparison between the click distribution of the month to be predicted and those of previous months
The figure shows that users’ news interests do change over time and their clicks in older history become less useful in predicting their
future interests.
新闻流行趋势
一般新闻变化趋势对个人新闻兴趣趋势的影响
an individual user’s click distribution is more similar to the click distribution of the general public in the same location than to a randomly selected location
日志分析总结
用户对新闻的偏好是随时间变化的
The click distributions of the general public reflect the news trend, which correspond to the big news events
不同地区新闻趋势不一样
To a certain extent, the individual user’s news interests correspond with the news trend in the location that the user belongs to
2通过贝叶斯方法预测用户兴趣
Short-term：通过群体共同的点击模式表示
贝叶斯方法：
（1）predi cts user’s genuine news interests regardless of the news trend, using the user’s clicks in each past time period
（2）the predictions made with data in a series of past time periods are combined to gain an accurate prediction of the user’s genuine news inter ests
（3）predicts the user’s current interests by combining her genuine news interests and the current news trend in her location
预测用户真实兴趣
用户对类目ci的兴趣
组合时间段内的用户兴趣
假设用户对某个新闻感兴趣的先验概率不变预测用户当前新闻兴趣
G表示虚拟点击，平滑作用
3 新闻推荐
Rec(article) = IF(article) ×CF(article)
IF（article）信息过滤，用上述公式
CF（article）协同过滤，来自文章Google news personalization: scalable online collaborative Filtering
参考文献：
（1）Personalized News Recommendation Based on Click Behavior
（2）Google news personalization: scalable online collaborative
Filtering。